Базовое построение результатов вейвлет-анализа в matplotlib
Я открываю вейвлеты на практике благодаря модулю Pythonpywt.
Я просмотреланекоторые примеры использования модуля pywt, но я не мог понять важный шаг: я не знаю, как отобразить многомерный результат вейвлет-анализас матплотлибом, в основном.
Это то, что я пытался, (учитывая один топор pyplotax
):
import pywt
data_1_dimension_series = [0,0.1,0.2,0.4,-0.1,-0.1,-0.3,-0.4,1.0,1.0,1.0,0]
# indeed my data_1_dimension_series is much longer
cA, cD = pywt.dwt(data_1_dimension_series, 'haar')
ax.set_xlabel('seconds')
ax.set_ylabel('wavelet affinity by scale factor')
ax.plot(axe_wt_time, zip(cA,cD))
или также
data_wt_analysis = pywt.dwt(data_1_dimension_series, 'haar')
ax.plot(axe_wt_time, data_wt_analysis)
Обеax.plot(axe_wt_time, data_wt_analysis)
а такжеax.plot(axe_wt_time, zip(cA,cD))
не подходят и возвращает ошибку. Оба броскаx and y must have the same first dimension
Дело в томdata_wt_analysis
содержит несколько рядов 1D, по одному на каждый масштабный коэффициент вейвлета. Конечно, я мог бы отображать столько графиков, сколько есть масштабных коэффициентов. Но я хочу, чтобы они все были в одном графике.
Как я мог просто отобразить такие данные, только на одном графике,с матплотлибом ?
Что-то вроде цветного квадрата ниже: